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python学习-使用pandas库分析excel表,并导出所需的表

核心代码

# 导入pandas库
import pandas as pd
# 导入正则表达式包
import re# 指定Excel文件的路径,这个data.xlsx表为原始表,表内有40个sheet子表
file_path = 'data.xlsx'
# 读取各个子表
allDf = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
# 获取各个子工作表表名
workSheet = allDf.keys()
# 定义workSheetList ,存放所有子工作表表名
workSheetList = list(workSheet)
# 直接打印
# print(workSheetList)# 创建一个空list,组织
organizationList = []
# 总人数
countList = []
# 未活跃人数
inactiveCountList = []
# 平均周活跃度
userActivityList = []
# 总采纳行数
acceptanceLineNumberList = []
# 总推荐行数
recommendationsLineNumberList = []
# 平均采纳率
acceptanceRateList = []
# 总采纳次数
numberOfAcceptancesList = []
# 总推荐次数
numberOfRecommendationsList = []
# 循环workSheetList 列表,去掉表名以sheet开头的子表名,即无用的sheet表
for j in workSheetList:if j.startswith('Sheet'):workSheetList.remove(j)else:# 使用正则表达式,去掉空stringj = re.sub(r"\s+", "", j)organizationList.append(j)# 读取Excel文件中的子工作表sheetDateFrom = pd.read_excel(file_path, j)# 获取每个工作表的行数rows = len(sheetDateFrom.index)countList.append(rows)# 获取特定列的内容column_8 = sheetDateFrom.iloc[:, 7]# 统计是否获取列,包含“否”的个数count_no = (column_8 == '否').sum()inactiveCountList.append(count_no)activityNum = rows - count_nouserActivity = activityNum / rows# 去掉小数点后面的数,例如50%userActivity = '{:.0%}'.format(userActivity)userActivityList.append(userActivity)# 获取采纳行数的内容,子表第5列的数据acceptanceLineSum = sheetDateFrom.iloc[:, 4].sum()acceptanceLineNumberList.append(acceptanceLineSum)# 获取推荐行数的内容,子表第6列的数据recommendationsLineSum = sheetDateFrom.iloc[:, 5].sum()recommendationsLineNumberList.append(recommendationsLineSum)# 获取采纳次数的内容,子表第11列的数据numberOfAcceptances = sheetDateFrom.iloc[:, 10].sum()numberOfAcceptancesList.append(numberOfAcceptances)# 获取推荐次数的内容,子表第12列的数据numberOfRecommend = sheetDateFrom.iloc[:, 11].sum()numberOfRecommendationsList.append(numberOfRecommend)# 获取采纳率/行的内容,解决除数为0的异常情况if numberOfRecommend == 0:acceptanceRateSum = 0else:acceptanceRateSum = numberOfAcceptances/numberOfRecommendacceptanceRateSum = '{:.0%}'.format(acceptanceRateSum)acceptanceRateList.append(acceptanceRateSum)# 创建一个DataFrame对象,并将组织名称、人数和未活跃人数分别赋值给每一列
data = {'组织': organizationList,'人数': countList,'未活跃人数': inactiveCountList,'周活跃度': userActivityList,'采纳率/行': acceptanceRateList,'总采纳行数': acceptanceLineNumberList,'总推荐行数': recommendationsLineNumberList,'总采纳次数': numberOfAcceptancesList,'总推荐次数': numberOfRecommendationsList}
resultDf = pd.DataFrame(data)
# 显示DataFrame
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)
# 解决在控制台输出的列不完整,有...
pd.set_option('expand_frame_repr', False)
print(resultDf)
# 输出表
resultDf.to_excel('output.xlsx', index=False)

输出的结果

       组织        人数  未活跃人数 周活跃度 采纳率/行  总采纳行数  总推荐行数  总采纳次数  总推荐次数
0       A部           1           1       0%        0%           0           0           0           0
1       B部          17           9      47%       44%         660        1385         341         777
2       C部          8           4      50%       38%         218         551         137         361
3       D部           8           2      75%       26%         114         444          70         266E
4       E部           8           5      38%       21%          69         468          58         282
5       F部           2           2       0%        0%           0           0           0           0
6       G部          51          27      47%       23%        1362        5820         676        2955
7       H部          13           4      69%       38%         460        1425         261         685
8       I部          25           9      64%       20%         297        1844         192         963
9       J部           2           2       0%        0%           0           0           0           0
10      K部           3           3       0%        0%           0           0           0           0
11      L部           2           2       0%        0%           0           0           0           0
12      M部          63          36      43%       19%         534        3447         219        1150
13      N部          63          26      59%       34%        1659        5354         913        2705
14      总计         267         133      50%       28%        5373       20738        2867       10144进程已结束,退出代码为 0

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特别说明

参考了pycharm 专业版激活码(2024.5亲测可用)最新https://blog.csdn.net/qq_41717536/article/details/136171678

UX394X3HLT-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-YqDHrEIEaf/x1JqIdTI64AYA1IpRoYiqoZ/1YDnfpEqSFNJIC4er7K1hjUm9tFslnY2XoNRs04JSUG8CgNkTgIKA4xLyxGBufJYyHv26UKQmyf1nb1pM9XATb3pWSQ3h6o8/4x3jacVk3zbAuXt3uV6eEj2bCZvhGpATFmK1JVsSor+XgPr5aYePCtyymiyPOq33ghW5onzSI5LsQR5motHvLgWmjf0Mkutys3SmWt13YVcIe5yCzhlTNCZw++CAuRh2Fx/JXZhRt+kUqW2yLbkIo3kNEg2I31H8qya+RDJ09Qz7DsDkrIgODqX4Wbd2fy1C7Q1CcjjksvjhswnpNA==-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

如果提示报错,可以配置一下代理,比如
(注意:这样会影响插件、库的下载导入;那么可以在安装插件和导入库之后再配置)

手动代理配置
http
主机名:localhost
端口号:80

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跨链模式&#xff1a;多链互操作架构与性能扩展方案 ——构建下一代区块链互联网的技术基石 一、跨链架构的核心范式演进 1. 分层协议栈&#xff1a;模块化解耦设计 现代跨链系统采用分层协议栈实现灵活扩展&#xff08;H2Cross架构&#xff09;&#xff1a; 适配层&#xf…...

uniapp微信小程序视频实时流+pc端预览方案

方案类型技术实现是否免费优点缺点适用场景延迟范围开发复杂度​WebSocket图片帧​定时拍照Base64传输✅ 完全免费无需服务器 纯前端实现高延迟高流量 帧率极低个人demo测试 超低频监控500ms-2s⭐⭐​RTMP推流​TRTC/即构SDK推流❌ 付费方案 &#xff08;部分有免费额度&#x…...

零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式

第四部分&#xff1a;行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习&#xff01;行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想&#xff1a;使多个对象都有机会处…...

OPenCV CUDA模块图像处理-----对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering)函数meanShiftFiltering()

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 算法描述 在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波&#xff08;Mean Shift Filtering&#xff09;&#xff0c;用于图像分割或平滑处理。 该函数将输入图像中的…...